本文詳細(xì)介紹了網(wǎng)站的反爬蟲策略，在這里把我寫爬蟲以來遇到的各種反爬蟲策略和應(yīng)對的方法總結(jié)一下。

從功能上來講，爬蟲一般分為數(shù)據(jù)采集，處理，儲存三個部分。這里我們只討論數(shù)據(jù)采集部分。

一般網(wǎng)站從三個方面反爬蟲：用戶請求的Headers，用戶行為，網(wǎng)站目錄和數(shù)據(jù)加載方式。前兩種比較容易遇到，大多數(shù)網(wǎng)站都從這些角度來反爬蟲。第三種一些應(yīng)用ajax的網(wǎng)站會采用，這樣增大了爬取的難度（防止靜態(tài)爬蟲使用ajax技術(shù)動態(tài)加載頁面）。

1、從用戶請求的Headers反爬蟲是最常見的反爬蟲策略。

偽裝header。很多網(wǎng)站都會對Headers的User-Agent進(jìn)行檢測，還有一部分網(wǎng)站會對Referer進(jìn)行檢測（一些資源網(wǎng)站的防盜鏈就是檢測Referer）。如果遇到了這類反爬蟲機(jī)制，可以直接在爬蟲中添加Headers，將瀏覽器的User-Agent復(fù)制到爬蟲的Headers中；或者將Referer值修改為目標(biāo)網(wǎng)站域名[評論：往往容易被忽略，通過對請求的抓包分析，確定referer，在程序中模擬訪問請求頭中添加]。對于檢測Headers的反爬蟲，在爬蟲中修改或者添加Headers就能很好的繞過。

2、基于用戶行為反爬蟲

還有一部分網(wǎng)站是通過檢測用戶行為，例如同一IP短時間內(nèi)多次訪問同一頁面，或者同一賬戶短時間內(nèi)多次進(jìn)行相同操作。[這種防爬，需要有足夠多的ip來應(yīng)對]

（1）、大多數(shù)網(wǎng)站都是前一種情況，對于這種情況，使用IP代理就可以解決。可以專門寫一個爬蟲，爬取網(wǎng)上公開的代理ip，檢測后全部保存起來。有了大量代理ip后可以每請求幾次更換一個ip，這在requests或者urllib中很容易做到，這樣就能很容易的繞過第一種反爬蟲。

編寫爬蟲代理：

步驟：

1.參數(shù)是一個字典{'類型'：'代理ip：端口號'}
　　proxy_support=urllib.request.ProxyHandler({})
2.定制、創(chuàng)建一個opener
　　opener=urllib.request.build_opener(proxy_support)
3a.安裝opener
　　urllib.request.install_opener(opener)
3b.調(diào)用opener
　　opener.open(url)

用大量代理隨機(jī)請求目標(biāo)網(wǎng)站，應(yīng)對反爬蟲

#! /usr/bin/env python3.4
#-*- coding:utf-8 -*-
#__author__ == "tyomcat"


import urllib.request
import random
import re

url='http://www.whatismyip.com.tw'
iplist=['121.193.143.249:80','112.126.65.193:80','122.96.59.104:82','115.29.98.139:9999','117.131.216.214:80','116.226.243.166:8118','101.81.22.21:8118','122.96.59.107:843']

proxy_support = urllib.request.ProxyHandler({'http':random.choice(iplist)})
opener=urllib.request.build_opener(proxy_support)
opener.addheaders=[('User-Agent','Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/49.0.2623.87 Safari/537.36')]
urllib.request.install_opener(opener)
response = urllib.request.urlopen(url)
html = response.read().decode('utf-8')

pattern = re.compile('<h1>(.*?)</h1>.*?<h2>(.*?)</h2>')
iterms=re.findall(pattern,html)
for item in iterms:
  print(item[0]+":"+item[1])

（2）、對于第二種情況，可以在每次請求后隨機(jī)間隔幾秒再進(jìn)行下一次請求。有些有邏輯漏洞的網(wǎng)站，可以通過請求幾次，退出登錄，重新登錄，繼續(xù)請求來繞過同一賬號短時間內(nèi)不能多次進(jìn)行相同請求的限制。[評論：對于賬戶做防爬限制，一般難以應(yīng)對，隨機(jī)幾秒請求也往往可能被封，如果能有多個賬戶，切換使用，效果更佳]

3、動態(tài)頁面的反爬蟲

上述的幾種情況大多都是出現(xiàn)在靜態(tài)頁面，還有一部分網(wǎng)站，我們需要爬取的數(shù)據(jù)是通過ajax請求得到，或者通過Java生成的。

解決方案：Selenium+PhantomJS                           

Selenium：自動化web測試解決方案，完全模擬真實的瀏覽器環(huán)境，完全模擬基本上所有的用戶操作

PhantomJS ：一個沒有圖形界面的瀏覽器

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#! /usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
#__author__ == "tyomcat"

from selenium import webdriver
import time
import re

drive = webdriver.PhantomJS(executable_path='phantomjs-2.1.1-linux-x86_64/bin/phantomjs')
drive.get('https://mm.taobao.com/self/model_info.htm?user_id=189942305&is_coment=false')

time.sleep(5)

pattern = re.compile(r'<div.*?mm-p-domain-info">.*?class="mm-p-info-cell clearfix">.*?<li>.*?<label>(.*?)</label><span>(.*?)</span>',re.S)
html=drive.page_source.encode('utf-8','ignore')
items=re.findall(pattern,html)
for item in items:
  print item[0],'http:'+item[1]
drive.close()

感謝閱讀，希望能幫助到大家，謝謝大家對本站的支持！

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